【源头活水】超越CVPR 2024方法，DynRefer在区域级多模态识别任务上，多项SOTA

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“ 问 渠 那 得 清 如 许 ， 为 有 源 头 活 水 来 ” ， 通 过 前 沿 领 域 知 识 的 学 习 ， 从 其 他 研 究 领 域 得 到 启 发 ， 对 研 究 问 题 的 本 质 有 更 清 晰 的 认 识 和 理 解 ， 是 自 我 提 高 的 不 竭 源 泉 。 为 此 ， 我 们 特 别 精 选 论 文 阅 读 笔 记 ， 开 辟 “ 源 头 活 水 ” 专 栏 ， 帮 助 你 广 泛 而 深 入 的 阅 读 科 研 文 献 ， 敬 请 关 注 ！ 为了实现高精度的区域级多模态理解，本文提出了一种动态分辨率方案来模拟人类视觉认知系统。 本文作者来自于中国科学院大学LAMP实验室，其中第一作者赵毓钟是中国科学院大学的2023级博士生，共同一作刘峰是中国科学院大学2020级直博生。他们的主要研究方向是视觉语言模型和视觉目标感知。 简介 DynRefer 通过模拟人类视觉认知过程，显著提升了区域级多模态识别能力。通过引入人眼的 ………………………………